WisFaq!

De digitale vraagbaak voor het wiskundeonderwijs

HOME

samengevat

\require{AMSmath}

Correlatie en regressieanalyse

Ik heb voor de kenners der statisitek denk ik een vrij eenvoudige vraag. Ik correlatie (bivariate) onderzoek gedaan naar 10 hypothese (waarvan 1afhankelijke variabele, de voorspeller, en 10 onafhankelijke variabelen, waarvan 5 significant werden bevonden.

Daarna heb ik besloten de 5 significante correlaties verder te onderzoeken middels een multiple regressienanalyse en dezelfde afhankelijke variabele. De uitkomst is dat slechts 1 onafhankelijke variabele significant bleek te zijn, de rest niet meer. Mijn vraag is, hoe valt dit te verklaren?

Daarnaast nog een vraag over de waarden van vif (multicollineariteit), klopt het dat wanneer deze waarden onder de 10 zijn, er geen sprake is van m.c.?

Alvast vriendelijke bedankt,

Mark Lamberts (student sociologie)

Mark L
Student universiteit - vrijdag 9 juli 2004

Antwoord

Het antwoord is multicollineariteit. De oorspronkelijke (5) correlatiecoefficienten met de afhankelijke variabelen zullen wel niet al te sterk geweest zijn. Wanneer die 5 variabelen dan ook onderling nog correleren kan het gevolg zijn dat bij gebruik van multiple regressie (methode forward of backward) slechts een of enkele van deze 5 variabelen in het model worden opgenomen.

De tolerance moet .10 en de VIF 10.
Indien dit het geval is, is geen statisch probleem en gaat multicoll. geen problemen geven bij de uitvoering van de regressieanalyse.
(Bedankt Martine)

Met vriendelijke groet
JaDeX

Vragen naar aanleiding van dit antwoord? Klik rechts..!
zondag 11 juli 2004